固-液旋流分离器结构优化模拟研究

采用计算流体力学方法与流体动力学分析软件Fluent,探讨了固-液旋流分离器的溢流口直径、锥角、圆柱段长度和入口直径等主要结构参数对其颗粒溢流率的影响,并在此基础上进行结构参数的优化。结果表明,锥角、圆柱段长度和入口直径过大或过小都不利于旋流分离器的固液分离,均存在一个最佳值。对于主直径为75 mm的单锥双入口固-液旋流分离器,最佳圆柱段长度为87.0 mm,最佳入口直径为16.0 mm,最佳溢流口直径为16.5 mm,最佳锥角为6.0°。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

辐射传热时活塞式气缸中加热气体的最大膨胀功

对热辐射传热定律q∝Δ(T4)下,给定初态内能、体积,末态体积以及过程时间时,加热气体膨胀的最优构型进行了研究,利用最优控制理论得出最大膨胀功输出时膨胀的最优构型由两个瞬时绝热分支和一个E-L分支组成的结论.给出了各分支之间转换点参数的求解方法及最优构型的数值算例,最后将线性唯象传热定律、牛顿传热定律、平方传热定律、立方传热定律和辐射传热定律下加热气体膨胀的最优构型进行了比较.结果显示,随着传热指数的增加,理想气体的内能呈现出明显的整体增加趋势,而体积则呈现出明显的整体减小趋势.     

基于知识的敏捷指挥控制系统演化方法

为提升指挥控制系统应对变化的能力、解决当前指挥控制系统敏捷演化的难点问题,提出了基于知识的敏捷指挥控制系统演化方法。结合领域知识,对上下文和指挥控制规则进行建模,给出了实现敏捷指挥控制的知识推理方法和基于知识的敏捷指挥控制系统演化机制,为指挥控制系统敏捷演化奠定了基础。最后,试验验证该方法能有效提升指挥控制系统敏捷演化水平。     

电子对抗对空侦察雷达阵地配置优化研究

针对电子对抗对空侦察雷达阵地优化配置问题,通过分析雷达站的侦察范围与定位条件,提出双机定位和三机定位的最优配置模式,分别建立双机定位和三机定位的最优站距、定位纵深、配置间隔、阵地高度等相关参数的计算模型。通过对电子对抗对空侦察雷达阵地优化配置问题进行实例计算,表明模型实用、有效。     

基于改进粒子群算法的装备维修资源优化问题研究

通过对粒子群算法的分析,针对其易过早收敛的不足,将遗传算法的变异操作引入其中,并给出了惯性因子的调整方式。在建立维修资源优化模型的基础上,结合实例运用改进的粒子群算法和模拟退火遗传算法进行了仿真,结果表明,该算法具有更好的收敛性。     

基于最优化模型的太阳影子定位方法

针对利用太阳影子实现目标的定位问题,分析得到影响影子长度的参数,确立了影长与太阳高度角、目标物长度、经纬度等的函数关系,并结合最小二乘法思想,建立了以理论影长与实际影长之差的平方和最小为目标的优化模型。以直杆为例,运用粒子群优化算法快速求解得到目标的可能位置,并与实际地点进行了比较。     

基于相位序列降低多载波信号峰均比的研究

为了解决多载波信号峰值平均功率比(PAPR)较高的问题,从多载波信号的初始相位出发,结合预留子载波(TR)降低PAPR的方法,提出了Newman-TR联合算法,经理论分析和仿真表明,该算法能有效降低系统的PAPR,且不会产生误码率。针对所提算法复杂度较高的问题,提出一种次优搜索来代替全局搜索,降低了计算的复杂度,提高了该算法的实际可行性。     

分布式数据库系统的查询优化策略研究

在分析比较分布式数据库系统和集中式数据库系统查询优化目标不同特点的基础上,归纳出分布式数据库系统的查询优化目标,进而提出查询优化的策略,并在举例中重点讨论了操作执行顺序的不同对查询性能的影响。     

Optimal service and arrival rates in Jackson queueing networks

In this paper we present an algorithm for solving a class of queueing network design problems. Specifically, we focus on determining both service and arrival rates in an open Jackson network of queueing stations. This class of problems has been widely studied and used in a variety of applications, but not well solved due to the difficulty of the resulting optimization problems. As an example, consider the classic application in computer network design which involves determining the minimum cost line capacities and flow assignments while satisfying a queueing performance measure such as an upper limit on transmission delay. Other application areas requiring the selection of both service and arrival rates in a network of queues include the design of communication, manufacturing, and health care systems. These applications yield optimization problems that are difficult to solve because typically they are nonconvex, which means they may have many locally optimal solutions that are not necessarily globally optimal. Therefore, to obtain a globally optimal solution, we develop an efficient branch and bound algorithm that takes advantage of the problem structure. Computational testing on randomly generated problems and actual problems from a health care organization indicate that the algorithm is able to solve realistic sized problems in reasonable computing time on a laptop computer. © 2000 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 47: 1–17, 2000